Prédiction du taux de monoxyde de carbone à Madrid - intérêt d’une approche #Deep_Learning
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Dans cet article nous montrons comme utiliser les bibliothèques stars de l’éco-système scientifique en Python pour analyser des données publiques sur la qualité de l’air à Madrid. Nous verrons comment identifier les problèmes liés à ces données. Puis nous comparerons deux approches en #Machine_Learning : AutoSklearn et les réseaux de neurones de type LSTM.